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機(jī)器學(xué)習(xí)算法入門(mén) 版權(quán)信息
- ISBN：9787568937856
- 條形碼：9787568937856 ; 978-7-5689-3785-6
- 裝幀：暫無(wú)
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
機(jī)器學(xué)習(xí)算法入門(mén) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書(shū)以Python為基礎(chǔ)，逐步帶領(lǐng)讀者熟悉并掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法。本書(shū)共12章，包括Python概述，Python語(yǔ)言基礎(chǔ)，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，函數(shù)與模塊，面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)，Numpy數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化，基礎(chǔ)算法分析與實(shí)現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)概述，回歸分析，分類算法，聚類算法。 本書(shū)內(nèi)容精練，文字簡(jiǎn)潔，結(jié)構(gòu)合理，案例經(jīng)典且實(shí)用，綜合性強(qiáng)，面向機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)讀者，側(cè)重提高。本書(shū)適合作為高等院校相關(guān)專業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)課程教材或教學(xué)參考書(shū)，也可以供從事機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用開(kāi)發(fā)的技術(shù)人員參考。
機(jī)器學(xué)習(xí)算法入門(mén) 目錄
第1章 Python概述
1.1 Python簡(jiǎn)介
1.2 Python開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建
1.3 集成開(kāi)發(fā)環(huán)境PyCharm
1.4 Python程序運(yùn)行
第2章 Python語(yǔ)言基礎(chǔ)
2.1 變量和簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)類型
2.2 分支語(yǔ)句
2.3 循環(huán)語(yǔ)句
第3章 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
3.1 字符串
3.2 字符串內(nèi)置方法
3.3 列表
3.4 列表內(nèi)置函數(shù)和方法
3.5 元組
3.6 元組內(nèi)置函數(shù)和方法
3.7 字典
3.8 字典內(nèi)置函數(shù)和方法
第4章 函數(shù)與模塊
4.1 函數(shù)
4.2 函數(shù)的定義與調(diào)用
4.3 函數(shù)的參數(shù)
4.4 模塊
第5章 面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)
5.1 面向?qū)ο蟾攀?
5.2 對(duì)象與類
5.3 面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)的特點(diǎn)
5.4 類的定義和使用
5.5 創(chuàng)建類的成員并訪問(wèn)
5.6 類的屬性
5.7 類成員和實(shí)例成員
5.8 封裝、繼承、多態(tài)
第6章 NumPy數(shù)據(jù)分析
6.1 NumPy簡(jiǎn)介
6.2 NumPy Ndarray對(duì)象
6.3 NumPy數(shù)據(jù)類型
6.4 NumPy數(shù)組屬性
6.5 NumPy數(shù)組索引
6.6 廣播機(jī)制(Broadcast)
第7章 數(shù)據(jù)可視化
7.1 Matplotlib
7.2 Matplotlib庫(kù)基本使用
7.3 Matplotlib繪圖標(biāo)記
7.4 Matploflib繪圖線
7.5 Matplodib散點(diǎn)圖
7.6 Matplotlib柱狀圖
7.7 Matplotlib餅圖
第8章 基礎(chǔ)算法分析與實(shí)現(xiàn)
8.1 算法的概念
8.2 算法問(wèn)題求解基礎(chǔ)
8.3 重要的問(wèn)題類型
8.4 蠻力法(Brute Force)和算術(shù)問(wèn)題
8.5 分治法(Devide-and-Conqure)
8.6 減治法(Decrese-and-Conqure)
8.7 貪心法(Greedy Techniques)
第9章 機(jī)器學(xué)習(xí)概述
9.1 機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
9.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本理論
9.3 scikit-learn基本框架
第10章 回歸分析
lO.1 回歸分析原理
10.2 多元線性回歸
10.3 正則化回歸分析
10.4 案例
第11章 分類算法
11.1 k近鄰算法
11.2 樸素貝葉斯算法
11.3 決策樹(shù)
11.4 分類與回歸樹(shù)
11.5 支持向量機(jī)
11.6 案例
第12章 聚類算法
12.1 K均值算法
12.2 K均值聚類算法的過(guò)程
12.3 K均值聚類算法實(shí)例分析
12.4 K均值聚類算法代碼實(shí)現(xiàn)
12.5 DBSCAN算法
12.6 DBSCAN算法實(shí)現(xiàn)
參考文獻(xiàn)
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